Усовершенствуйте свой ИИ с Pi 4 на полу
При создании персонализированных сервисов, устройств для мониторинга здравоохранения или приложений безопасности существует общая черта - необходимость идентификации пользователя. Чаще всего пассивная идентификация осуществляется с помощью систем компьютерного зрения или биометрических датчиков. Эти методы зарекомендовали себя очень эффективными, но у них есть некоторые недостатки. Решения на основе камеры часто кажутся инвазивными и во многих контекстах неприемлемы для пользователей. Биометрические датчики могут не вызывать такого же дискомфортного ощущения при наблюдении, но они обычно требуют ношения устройства, что может быть громоздким.
Исследователи из Технологического университета Наньян недавно разработали новую пассивную систему идентификации нескольких лиц, которая, можно сказать, позволяет обойти эти проблемы. Названный PURE (Passive mUlti-peRson idEntification), метод может обнаруживать лиц по звуку их шагов. Впечатляет то, что команда смогла идентифицировать людей с аудиоданными всего по одному шагу.
Аппаратное обеспечение PURE состоит из круглого массива микрофонов с частотой дискретизации 192 кГц и Raspberry Pi 4. Алгоритмы обработки сигналов и машинного обучения, реализованные в пользовательском коде C ++ и Tensorflow, работают на Raspberry Pi.
Сначала конвейер вычитает фоновые шумы, такие как голоса, которые в противном случае подавили бы более тонкий сигнал, полученный от шагов. Нейронная сеть, идентифицирующая пользователя, была обучена с помощью схемы адаптации состязательного домена, чтобы обеспечить хорошее обобщение.
Понимая, что злоумышленник может записать звук чьих-то шагов и воспроизвести его позже, чтобы обмануть систему, исследователи создали защиту. Заметив, что воспроизводимые звуки обладают статическими пространственными характеристиками, они включили плавно изменяющиеся пространственные характеристики записанных звуков шагов в механизм защиты от повторного воспроизведения.
В серии из ста испытаний было обнаружено, что PURE точно определяет личность человека по звуку их шагов в 88,6% случаев с одного шага. В случае двух или трех шагов была достигнута точность до 95,92% и 96,53% соответственно.
В наши дни кажется, что каждую неделю разрабатывают новую технику идентификации личности. Считаете ли вы, что это хорошо, - это вопрос вашего мнения. В любом случае, через тридцать семь лет после того, как один из великих исследователей безопасности нашей эпохи впервые выразил свою обеспокоенность, я считаю, что теперь у нас есть окончательный ответ ... да, Роквелл, это правда. Кто-то всегда за тобой наблюдает.